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在大数据时代,我们曾经信以为真的常识,可能是假的

 梅与牛 2020-01-27

今年上半年,有一款号称“走路就能赚钱”的趣步APP在朋友圈疯传,该公司号称是以区块链技术为核心,立足运动健身领域,帮助大家强身健体的APP。

它的宣传标语很吸引人,是“每天4000步,月入上千元”。

而实际上你是通过推荐他人注册来获取所谓的“糖果”,不断积累“糖果”后就可以兑换现金,但若没有人接盘的话,整个资金链就会瞬间崩盘,跟之前的“庞氏骗局”如出一辙。

雷人的广告语和短短半年上千万的注册用户,可能会让你更容易相信真的是走路就能赚钱,在正常人看来是无稽之谈。为何这么多人无法看穿骗局呢?是因为他们没有搞懂因果关系。

那如何才能识别出真正的因果关系呢?

在大数据时代,我们曾经信以为真的常识,可能是假的

日本著名大学教授中室牧子和哈佛大学公共卫生硕士津川友介共同著作的《原因与结果的经济学》也许能解决你的困惑。

《原因与结果的经济学》用一些生活中浅显易懂的案例来讲解因果推理的思维方法,帮你提高自身思考力和判断力,减少错误决策。

本书是因果推理的入门书籍,既不会涉及经济学基础知识,也不会使用繁杂的公式,使得没有经济学基础和统计学知识的人也能轻松读懂。

我们要理解因果推理需要三个步骤:

01 何谓因果关系和相关关系?

我先提以下几个问题:

  • 定期接受体检就能长寿吗?
  • 上好大学就能获得高收入吗?
  • 看电视会导致孩子学习能力下降吗?

我想大部分人不假思索的答案是肯定的,但经济学的权威研究已推翻了上述说法,我们曾经深信的常识原来是假的。

有时候,我们常常混淆因果关系和相关关系,“因果”顾名思义是“原因与结果”,而因果推理是分析并判断两个事件是否分别为原因和结果的过程。

看下图会对因果关系和相关关系有更加直观的理解。

在大数据时代,我们曾经信以为真的常识,可能是假的

比如上好大学说就能获得高收入,两者是有相关关系,上好大学的人获得高收入的概率比较大,但并不是因为上了好大学所以收入高,而可能是有潜力获得高薪的人大部分在好大学中。

像朋友圈的微商看起来很赚钱,而当你入行时会成为下线,在朋友圈交着昂贵的“智商税”,被一遍又一遍的“割韭菜”,因为我们此时没有具备最基本的因果推理的能力。

02 如何判断是否存在因果关系?

《原因与结果的经济学》告诉我们,从三个方面来判断两个事件是否存在因果关系。

1、是否纯属巧合?

有些人提出“温室效应的加剧会使得海盗数量下降”,是不是你一开始就觉得很荒唐?但从福布斯网站的相关数据可以看出,温室效应加剧的同时,海盗数量会逐渐减少。

两者看似相关,实则纯属巧合。若两个事件的变化趋势只是碰巧相似的现象,我们把它叫做“伪相关”。

也许你会说真有人会把伪相关当做因果关系吗?实际上还真不少,美国股市中有一个神奇的现象,只要日本的电视播放宫崎骏导演的吉卜力工作室的电影,美国股市就会随之下跌。连美国知名的《华尔街日报》也报导过这条法则,并对此深信不疑。

当我们进行因果推理时,第一步就是要学会判断两者是否纯属巧合。

在大数据时代,我们曾经信以为真的常识,可能是假的

2、是否存在第三变量?

我们把同时影响原因与结果的的因素称之为“第三变量”,用专业术语来说叫做“混杂因素”。

举个简单的例子,与冬天相比,夏天游泳的人变多而且溺亡的人数增多,此时吃冰激凌的人数也增加,我们是否可以认为“吃冰激凌”会导致“溺亡”呢?

这种荒谬的结论是因为我们错把相关性看成因果性,其实有一个变量“夏天气温升高”同时影响着“吃冰激凌”和“溺亡”两个事件,气温升高使得吃冰激凌的人数和溺亡的人数同时增加,是不是解释起来合理多了?

“混杂因素”是我们第二个需要质疑的要点,它会把相关关系包装成因果关系,从而误导我们的判断。

3、是否存在“逆向因果关系”?

我们来看警察和犯罪的关系,有人质疑说是因为警察多的地区,犯罪案件数量会增多,把警察当做犯罪增多的原因?其实不然,不如说正因为犯罪多发,才会部署更多的警察。

我们原以为的原因变成了结果,而原以为的结果反而变成了原因,这就是“逆向因果关系”。

所以在我们探讨是否真的存在因果关系时,我们更要先质疑两个事件是否存在逆向因果关系。

03 如何证明因果关系?

我们要证明因果关系就要学会制造反事实。

反事实是指对过去未曾发生的事实所做的假设,举几个例子你就懂了:

  • 如果我没有跳槽,我现在的收入会是怎样?
  • 如果我当初和他在一起,生活会更加幸福吗?
  • 如果我高考更加努力一点,也许我就在北大清华了。

你看,这就是典型的反事实思维,我们把设想的与现实完全相反的情况就叫做“反事实”。

但时间不能倒退,那如何制造反事实呢?答案是用最贴切的值来替换反事实。

在大数据时代,我们曾经信以为真的常识,可能是假的

我们拿书中珠宝店的案例来说,珠宝店店长认为投放广告很有必要,因为今年圣诞节投放广告后的销售额比去年上升30%。

单从数据上来看,投放广告是对提升销售额有帮助作用,但是我们要仔细思考,若圣诞节不投放广告,销售额是否也会上升呢?

我们假设有A、B两个珠宝店,它们的地理位置、店铺面积、销售员数量等影响销售额的条件基本相同,唯一的区别是A店投放广告,而B店不投放广告,此时没有投放广告的B就是A的反事实。

此时A的销售额为1500万日元,B的销售额为1000万日元,两者的差额500万日元就可以看成投放广告带来的销售额,同时也证明了两者的因果关系。

浅薄的人相信运气,强大的人相信因果。

在数据泛滥的时代,掌握因果关系的推理,才能不被“走路也能月赚千元”的荒谬行为所蒙蔽。同时因果推理也是大数据时代帮助我们摆脱偏见和无稽之谈的决策利器。

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